基于 ModelEngine 快速搭建 AI 智能体:旅行顾问应用实战
基于华为 ModelEngine 平台快速搭建 AI 智能体的完整流程。通过可视化编排工具,配置提示词、模型参数及联网搜索插件,构建了一个能根据用户偏好生成旅行路线的智能助手。内容涵盖环境初始化、核心能力配置、交互体验优化及测试发布,展示了低代码方式实现复杂 AI 应用的方法。

基于华为 ModelEngine 平台快速搭建 AI 智能体的完整流程。通过可视化编排工具,配置提示词、模型参数及联网搜索插件,构建了一个能根据用户偏好生成旅行路线的智能助手。内容涵盖环境初始化、核心能力配置、交互体验优化及测试发布,展示了低代码方式实现复杂 AI 应用的方法。

传统的导航工具通常只负责解答'如何从 A 到 B'的路径规划问题。然而,对于用户而言,一个真正的'旅行助手'需要回答的是更具挑战性的问题:'在有限的时间和预算内,我如何在某地获得最佳体验?'
这背后不仅仅是路径计算,而是一个复杂的多目标优化问题,涉及用户偏好(如风景优美、避免拥堵)、景点信息、实时路况数据与地理约束的综合考量。
我们的目标是创建一个智能应用,用户只需输入'城市、时间、预算、兴趣点',系统即可输出一份包含日程、路线、预估花费与个性化建议的完整报告。
为了快速实现这一目标,我们选择了华为 ModelEngine。其强大的可视化编排与智能体能力,为我们将这一复杂的思考过程'产品化'提供了完美舞台。通过 ModelEngine,我们可以极低门槛地构建出具备复杂逻辑的 AI 应用。
首先,我们选择在网页版完成智能体的构建。访问官网 https://www.modelengine-ai.com/#/home,登录账户后,点击'在线体验' -> '应用编排'。
进入工作台后,点击'创建空白应用'。
在弹出的类型选择中,我们可以选择'智能体'或'对话应用'。
根据系统提供的分类依据,针对路线规划这种需要复杂逻辑处理的场景,我们选择相应的类型进行创建。
填入应用简介后,点击'智能生成'。
华为 ModelEngine 会根据我们输入的简介内容(如'路线规划助手'),自动生成应用名称、图标以及核心的提示词(Prompt)。
平台自动生成的提示词非常详细,采用了结构化的 XML 格式,明确了角色(Role)、指令(Instructions)和示例(Examples)。这为模型提供了清晰的执行标准。
以下是生成的提示词结构示例:
### input: 路线规划助手 output: <instruction><instructions>1. 作为路线规划助手,你需要根据用户提供的起点、终点和特定要求(如避免高速公路、选择最短路径或最快路径等),生成详细的路线规划。 2. 首先,分析用户输入的起点、终点和要求,确保理解其意图。 3. 然后,提供一个清晰的路线规划,包括总距离、预计时间、主要道路和具体步骤。 4. 如果用户有特定的偏好,如避免收费路段或选择风景优美的路线,确保路线规划符合这些要求。 5. 在输出中,避免使用任何 XML 标签,确保内容简洁明了。 6. 最后,提供一些额外的建议或备选路线,以便用户可以根据实际情况进行选择。 ***注意,一些工具会被提供,请尽可能使用工具获取需要的知识,而非依赖已有知识*** </instructions><examples><example><input>从北京到上海,避免高速公路</input><output>推荐一条从北京到上海的非高速公路路线。总距离:1200 公里,预计时间:15 小时。主要道路:G104 国道。具体步骤:1. 从北京出发,沿 G104 国道南行;2. 经过天津、德州、徐州等地;3. 最终到达上海。建议在途中适当休息,确保行车安全。 </output></example><example><input>从广州到桂林,选择风景优美的路线</input><output>推荐一条从广州到桂林的风景优美的路线。总距离:500 公里,预计时间:7 小时。主要道路:G78 高速、G65 高速。具体步骤:1. 从广州出发,沿 G78 高速北行;2. 在贺州转 G65 高速继续北行;3. 沿途经过多个风景名胜区,如贺州黄姚古镇、桂林漓江等;4. 最终到达桂林。建议在沿途的景点停留,欣赏美景。 </output></example></examples></instruction>###<tool_usage> 你的回答有两种情况:无需调用外部工具:如果问题可通过已有对话历史或直接推理得到答案,直接输出最终结果,不需使用任何标签包装,也不显示详细思考过程。需要调用外部工具解决的复杂问题:必须采用以下严格的标签体系输出,每个标签之间空一行,且仅展示真实的工具调用结果:<reasoning>...<reasoning>:展示你内部的思考过程。注意,这部分内容可以展示给用户,但仅限于描述思路,不应包含任何伪造的工具调用结果。<step>...<step>:描述你准备调用工具的原因和计划。此处仅说明你需要调用哪个工具以及原因,工具的名称对人类阅读要友好,切勿直接模拟或输出工具返回内容。<tool>...<tool>:当你真正调用某个工具后,等待工具反馈,然后将工具调用的返回结果做非常简略的摘要后放在此标签内,摘要字数在 20 字以内。绝对禁止在未获得真实工具反馈前预先构造。<tool> 标签内容。<final>...<final>:在获取所有真实工具调用结果后,将整合信息给出最终答案。重要要求:- 无论用户是否明确要求展示思考过程,都要展示思考过程 - 不要输出 tool_call 标签。 - 答案必须详细完整,不仅仅是工具返回结果的简单总结,而是对结果进行深入分析和整合,并提供背景解释、推理过程和可行性分析。 - 确保所有关键信息得到展开,避免省略任何重要内容。 - 如果适用,可以提供额外的解释、使用建议或应用场景,以增强回答的实用性。 - 请使用标准 Markdown 语法输出答案,保证语法完整,不要拆分列表结构。 - 输出此标签后,不得追加任何其他内容或标签。严格要求:切勿在中间思考或工具调用计划中,提前生成伪造的 <tool> 或 <final> 标签内容。必须在实际调用工具并获得反馈后,再以 <tool> 标签展示真实结果,再生成 <final> 标签输出最终答案。如果历史对话中已包含真实的工具调用结果,应直接使用这些信息构造最终答案,避免重复调用或展示多余标签。在所有工具调用完成之前,不得输出 标签;只有在确认所有真实工具反馈后,才生成最终答案。
在配置栏中,我们可以根据需要选择底层大模型,并设置温度参数(Temperature)来控制回答的创造性或严谨性。
对于旅行规划,实时信息的获取至关重要。点击'工具',添加插件。在这里我们必须添加'联网搜索插件',赋予 AI 获取实时路况、景点门票和天气信息的能力。
为了让助手更具亲和力,我们需要对聊天设置进行微调。
开场白:自定义一段热情的开场白,引导用户输入需求。
多轮对话:务必开启'多轮对话'设置。路线规划通常不是一蹴而就的,助手需要与用户反复确认(如'是否介意红眼航班'、'是否需要安排儿童设施'),多轮对话能力是确保方案落地的关键。
为了增强用户首次使用的体验感,可以在'猜你想问'模块设置几个预设问题(如'北京一日游景点路线推荐'、'从北京南站出发,想去天安门、故宫、颐和园、恭庆王府,帮我推荐下旅游线路')。
设置好后,这些问题会直接显示在对话框上方,方便用户一键发起提问。
在一切配置就绪后,输入问题进行提问,观察智能体的反应。

'猜你想问'区域会在每次回答结束后自动更新,用户也可以点击'换一批'查看其他建议。我们需要重点测试 AI 是否能正确调用联网插件,并给出合理的路线建议。
测试通过后,点击右上角的'发布'按钮。填入应用的基本信息(版本号、更新日志等),方便后续维护调试。
发布成功后,我们就可以在首页看到该应用。
点击应用卡片进入智能体详情页,平台提供了公开访问的 URL 链接以及 API 访问接口。这意味着你可以直接将这个助手分享给朋友,或者将其集成到你自己的网站和 App 中。
通过构建这个智能路线规划助手,我们深刻感受到,华为 ModelEngine 的真正价值在于它极大地降低了复杂 AI 应用的实现门槛。
它将原本需要大量代码编写的业务逻辑、服务集成、流程控制,变成了可视化的拖拽和配置。无论是对于个人开发者还是企业团队,ModelEngine 都提供了一个能将创意迅速转化为成熟产品的强大'生产线'。
这个旅行助手只是一个起点。其背后所展示的'知识驱动 + 流程自动化 + 外部集成'范式,完全可以复制到智能客服、企业数据分析、自动化报告生成等无数场景中。
最终,我们获得的不仅仅是一个工具,而是一种通过 AI 对复杂世界问题进行优雅建模和解决的全新能力。

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